【文/觀察者網專欄作者 劉典】
ChatGPT的爆火，讓将全世界的目光都聚焦在了生成式人工智能和它的未來應用上。在中文人工智能領域，百度、360、科大訊飛等人工智能公司紛紛發力，華為也放出話來“在這方面早有布局”。關于“中國版ChatGPT”最終将花落誰家不斷引起業内熱議，但當我們把眼光放遠，會發現這個問題絕不止步于誰會成為行業霸主這麼簡單。
為什麼AI領域先手在美？
2021年10月，美國空軍第一任首席軟體官尼古拉斯·沙朗在接受英國《金融時報》采訪時表示，中國在人工智能技術上對美國已取得領先，正走向全球主導地位。
這一番話在國内引起軒然大波，當時大家都以為中國在人工智能領域已經實作行業領先了。直到去年美國OpenAI公司ChatGPT的一夜爆火，我們才明白這番話不過是“美國戰忽局”的話術，中國和美國的人工智能比拼，還遠沒分勝負。
ChatGPT名字中的GPT（Generative Pre-trained Transformer ，生成式預訓練變換器），是OpenAI推出的深度學習模型。而它名字中包含的Transformer，是由谷歌大腦團隊在2017年的論文《Attention is all you need》中首次提出的模型，為人工智能領域的裡程碑事件。而至今為止，人工智能領域許多裡程碑式的基礎理論和算法研究都是美國率先提出。ChatGPT就是建立在這一系列基礎上的結果。
美國能在如ChatGPT的人工智能技術上取得先手，首先在于其技術儲備和布局優勢。美國是人工智能的誕生地，諸多高校以及企業為人工智能發展貢獻了深厚的理論與算法基礎。而其人工智能技術儲備與布局基礎深厚，也一直處于全球領頭羊地位。
在産業基礎層，美國晶片與傳感器實力較強，代表廠商有英偉達、高通等技術實力強的業内頭部廠商等。美國在計算機視覺、語音識别等領域的算法研究也早在上世紀六七十年代已開始，近年來在這些領域的創業公司也是層出不窮。
相比起來，中國在人工智能技術層和應用層厚積薄發，但在基礎層整體實力還較弱。尤其是晶片領域，中國在關鍵半導體生産裝置和電子設計自動化方面時常被人“卡脖子”。
兩國在人工智能基礎層、技術層和應用層的差距，也展現在兩國的科技巨頭身上。像IBM、微軟、谷歌、Meta、亞馬遜等美國大廠在算法、算力、資料等技術方面的布局全面。而百度、阿裡、騰訊等國内大廠則在計算機視覺、自然語言處理等核心技術領域均有布局。且由于中國應用場景豐富，在應用和商業化的層面中國巨頭跑在前面，但基礎研究部分卻仍落在後面。
目前美國正在加大對于神經形态、光學計算、量子機器學習等前沿領域的研究投入，由政府和企業調配更多的研究資金、放寬高技術人才的移民條件等措施，加速前沿技術關口的突破。同時加大對于中國的技術封鎖。2022年10月，美國政府更新和擴大了技術和晶片出口限制的規定，以進一步阻止中國研發尖端技術的程序。
幾十年來，美國一直吸引着全球人工智能領域的頂尖人才，這是其國家文化和移民傳統所決定的，雖然中國在近二十年來也加大了這方面的重視力度，但跟美國相比仍有明顯差距。根據斯坦福大學下屬人工智能研究院（Stanford HAI）的一篇文章顯示，2020年美國人工智能工作者的招聘率大約是2016年的兩倍。相比之下，中國同期的增長率為30%左右。根據智庫 MacroPolo的資料，雖然中國培養了大量的人工智能頂尖研究人員，但他們中的大多數人繼續在美國生活、工作和學習。
彙聚更多的人才有兩個重要的方面。一個是在本國教育和社會系統内培養更多的人工智能優秀人才。另一個是為本國的教學和市場創造更多的機會，吸引外國的人工隻能優秀人才。培養方面，美國以卡内基梅隆大學、斯坦福大學、麻省理工大學、谷歌公司為代表，培養着全球頂尖的人工智能人才，而中國以清華大學、北京大學、微軟研究院、中國科學院為代表。
在美國高品質的人工智能研究不僅來自于學術界，企業也是重要的參與者。而大部分中國的研究則獨來自于學術界。吸引方面，由于美國就業、薪酬等多方面的優勢，更能吸引來自全球的頂尖研究者前往美國從事研究和工作，而近年來在中國提高薪酬、留學生回國鼓勵政策等多方面的因素之下，人才也呈現上升趨勢。
人工智能的發展除了學術研發以外還要依靠産業的發展。強大的産業可以支撐前沿技術的研究，而新技術的突破又能反過來給予産業新的生命力。是以中美兩國都在人工智能産業上投入巨大，早早進行前瞻性布局。
相比之下，中國在産業政策和扶持力度上起步早同時力度大，也給美國人一種“起勢很猛”的錯覺。中國國務院于2017年推出《新一代人工智能發展規劃》，第一次明确将人工智能上升為國家級的戰略，強調人工智能在國際競争、經濟發展和社會治理方面的重大影響，而後由各部門陸續出台具體的扶持和資助項目。而美國雖然在奧巴馬時期就推出了《為人工智能的未來做準備》，強調其在幫助美國保持全球科技領先地位和保障國家安全方面的重要性，但真正的政策出台要更晚。
2019年，美國總統特朗普簽署一份行政令，啟動《美國人工智能倡議》，關鍵詞有三：“頂層推動”、“美國上司”和“注重基礎”。在此之前，白宮成立了“人工智能特别委員會”，而美國軍方研究機構國防部進階研究項目局也于同期宣布未來5年計劃投資20億美元開發下一代人工智能技術，推動實作機器學習的“第三次浪潮”。
2022年，拜登政府簽署《2022晶片與科學法案》及《2022年降低通脹法》，其中均對美國産業鍊部署和供應鍊安全有所提及。希望通過政府幹預性和刺激性的産業政策将更多原本部署在海外的高技術制造業遷回國内，其中就包括人工智能技術緊密相關的晶片制造。美國對于人工智能等前沿技術領域的産業政策力度逐漸加強，部分是出于與中國競争的需要，而在相關産業政策的刺激之下，美國人工智能産業的發展也有了明顯的提速。
AIGC背後的大國科技權力博弈
雖然人工智能領域的競争才剛剛開始，未來還尚未可知，但人工智能技術關系國家安全和大國競争，是我們不可錯過的技術列車。ChatGPT所在的生成式人工智能就直接聯系着搜尋引擎等全球範圍的重要應用。如果任何中國或美國的企業因為生成式人工智能的技術優勢而成為全球搜尋引擎的巨頭，其地緣政治影響将是深遠的。百度宣布将于2023年3月推出其人工智能聊天機器人，其功能與ChatGPT類似。僅在這個生成式人工智能領域，語言模型就将成為中美技術競争的分戰場之一。
美國在過去一百年間正是以無可比拟的技術優勢建立起軍事、商業、金融和科技的全球主導權。是以美國費盡了心機阻止頂尖技術從世界的各個國家流向中國，阻止中國的科技企業和産品服務走向世界。地緣政治博弈的核心目标是從地理的視角看國家間權力的得失博弈。之是以人工智能領域能成為權力博弈的目标，就在于人工智能技術背後的權力意義。
經濟層面，人工智能技術将大大提高勞動生産率，促進經濟發展和生産力提升。從經濟層面來看，人工智能或許能成為下一個“通信革命”，促進生産力的巨大提升，引領下一個經濟周期熱潮。
Accenture Research和Frontier Economics根據對12個發達國家的研究預測，人工智能可以在2035年“使年經濟增長率翻一番”，同時還将勞動生産率提高至40%。麥肯錫全球研究所預測，到2030年，人工智能可能會為全球經濟活動帶來13萬億美元的收入。普華永道 (PricewaterhouseCoopers) 提出的數字更高，到2030年全球GDP增長将達到15.7萬億美元，其中大部分将歸因于生産率的提高。這些國際一流機構的預測都指向了一個結論：人工智能在全球範圍内将成就巨大經濟增長。
同時，具有人工智能領先技術的國家将能憑借技術主導權再次獲得不平均的經濟收益。麥肯錫全球研究所的研究指出，“人工智能的上司者（主要在發達國家）可以增加他們對開發中國家的領先優勢”，并且“與今天相比，領先的人工智能國家可以額外獲得20%到25%的淨經濟效益，而開發中國家可能隻占大約5%到15%。”而背後的邏輯又回到全球價值鍊的配置設定上，占據價值鍊高位的國家更能從高價值的産業中擷取更甚的經濟利益和壟斷利益。
軍事層面，人工智能技術将直接作用于軍隊現代化和未來化，提高軍事實力。人工智能的應用領域包括作戰系統、戰略決策、資料處理與研究、戰鬥模拟、目辨別别、威脅監控、無人機群、網絡安全等。與傳統系統相比，人工智能軍事系統可以更好地管理海量資料,增強了作戰系統的自我調節、自我控制和自我驅動能力。ChatGPT這種民用功能的生成式人工智能也可以直接用于軍事目的，如生成軍事報告、翻譯或通信作用。目前，包括中國、美國、俄羅斯、英國和以色列等國家都在軍隊中不同方面開始應用人工智能技術提升作戰、後勤和訓練方面的能力。
治理層面，人工智能全球标準與技術規範的制定尚處真空狀态。國際規則制定和治理看似不如經濟和軍事力量來得實際，但其實這種無形的規範往往蘊含着更強大的力量。一方面，國際規範的主導權意味着誰能決定“正道”和規則，那麼違反國際規範的一方将會處于道德和輿論的劣勢地位，更容易被國際夥伴所孤立。另一方面，國際規範的主導權也意味着國際社會對某一方極大程度的認可，既是認可它過去的成就和貢獻，也是認可該技術規範背後的文化、意識形态和價值觀，更給予了主導者發展技術的極大便利。
全球人工智能排名
AI的未來，中國何為
正如前文所講，ChatGPT以及所屬的生成式人工智能，僅是當下人工智能領域大競争中的一部分。一方面，如果人工智能确是下一次技術革命的核心，那誰能站在技術前沿，并率先打造核心技術層和産業鍊，誰将赢得具有一定壁壘的技術、經濟、軍事和治理優勢。另一方面，如果人工智能的作用遠沒有那麼大，或者人工智能的時代還早，那麼人工智能逐漸提高的技術，也能改造經濟社會生活和軍事的各個部分。
目前ChatGPT所引發的生成式人工智能，正在将中美間的人工智能競争推向一個小高潮。面對人工智能技術革命，中國如何應對？
首先，不能被“北美戰忽局”忽悠了，要意識到我們的短闆所在。
一方面是中國在人工智能基礎研究和算法上的薄弱是沒有捷徑和繞路可以走的。目前國際上的頂級論文和重大理論創新仍以美國、英國、加拿大等國為主。是以，不僅是政府和高校需要重視基礎研究的重要性，企業和市場更要給予這方面更多的關注和耐心。
另一方面是諸如晶片等關鍵硬體方面時常遭遇“卡脖子”的危險。目前國際高端晶片制造和供應鍊上遊被英偉達、高通、英特爾等國際巨頭壟斷，美國加緊對國際巨頭與關聯企業的管理，勢要掐斷任何流向中國高端晶片的途徑。是以科技自主，晶片自主是我們目前必須面對的首要問題。
自從ChatGPT釋出之後，中國科技巨頭也陸續爆出在從事這方面的研究。百度表示将于3月完成對其大型人工智能模型“Ernie Bot”的内部測試。阿裡巴巴研究院達摩院也在測試一款類似ChatGPT的工具。總體上，中國正在加速人工智能産業的發展。
中國人工智能前沿的兩個城市，北京和上海紛紛出台支援措施。北京是目前中國人工智能企業和人才最集中的城市，擁有1048家核心人工智能公司。北京宣布将支援龍頭企業建構大型人工智能模型，支援重點企業投資建設開源架構，加快基礎資料供給。而上海已将人工智能、生物醫藥和晶片開發确定為城市長遠發展的三大“支柱”産業。
同時，我們也應該認識到中國在發展人工智能産業存在兩個不可忽略的優勢。
一個是中國集中力量辦大事的制度優勢。中國自上而下的決策和集中優勢，能幫助我們更快發展人工智能産業。近年來，中國陸續出台多項政策，鼓勵人工智能行業發展與創新，如《關于加快場景創新以人工智能高水準應用促進經濟高品質發展的指導意見》《新型資料中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》等。除了為企業提供扶持資金，政府還積極為企業尋求市場，推動人工智能産業持續發展。另一方面，中國擁有廣闊的市場優勢。大陸衆多實體産業對人工智能有着旺盛的需求，同時，廣闊的市場也提供了人工智能發展及其豐富的應用場景。
以ChatGPT所屬的生成式人工智能為例，中國應憑借自身優勢促進産業鍊上下遊玩家百花齊放。生成式人工智能可分為應用層、模型層、雲計算平台和計算硬體層。是以生成式人工智能上遊包括資料供給方、算法機構等；中遊包括文字、圖像處理廠商等；下遊是内容創作和服務平台及機構。一方面，下遊機構可以憑借廣闊市場和豐富應用場景優勢迅速将該行業商業化，貼合社會需求。另一方面，國家和各類企業也應在模型層面打磨技術優勢，提升機器學習模型，提升中國廠商的行業競争力。
在2月13日舉行的北京人工智能産業創新發展大會上，北京市經濟和資訊化局正式釋出《2022年北京人工智能産業發展白皮書》。《白皮書》表示2023年北京将持續推動建設具有全球影響力的人工智能創新策源地，夯實人工智能産業發展底座，建成高水準人工智能人才高地。北京是目前中國人工智能發展節奏的一個縮影：中國正在從基礎研究和尖端技術、人才培養和吸引、産業支援和規範政策等多個方面為發展全方位提速。
雖然中國沒能率先推出ChatGPT，但在人工智能大模型領域，中文内容的海量資料仍有成為高品質有創造力的内容輸出的潛力。對于研究者來說，要有一定的緊迫感，但對于投資者來說，這時候反而要沉下心來，允許基礎研究和技術層緩慢的商業化程序。
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